Dolgova_Coursework

1.

азработка способа прогноза МДВ при радиационном выхолаживани
Долгов Е.А., группа 1-21
Руководитель: подполковник Касаткин П.Ю.
ВУНЦ ВВС ВВА, 2025

2.

План доклада
1. Введение и актуальность
2. Цель и задачи
3. Данные и переменные
4. Метод: нелинейная регрессия и отбор предикторов
5. Лучшее прогностическое уравнение и оценка точности
6. Промежуточные уравнения (приложение)
7. Выводы и рекомендации

3.

Введение / Актуальность
Падение видимости (МДВ) при радиационном выхолаживании критично для безопасности авиации.
Необходимы надёжные прогностические методы для оперативных предупреждений и обеспечения полётов.

4.

Цель и задачи
Цель: разработать способ прогноза МДВ при радиационном выхолаживании на основе нелинейной регрессии.
Задачи:
- подбор и анализ предикторов;
- построение и отбор нелинейного уравнения регрессии;
- оценка точности и проверка практической применимости.

5.

Данные и исходные переменные
Источник: наблюдения метеостанции (период и объём в работе).
Переменные (обозначения в презентации):
T — температура воздуха (°C)
RH — относительная влажность (%)
W — скорость ветра (м/с)
DPd — дефицит точки росы (°C)
P — давление/другие переменные

6.

Методика
Построение нелинейной регрессии с последовательным включением предикторов (stepwise).
Критерии выбора: уменьшение ошибки прогноза, стабильность коэффициентов, интерпретируемость.
Проведено просеивание и несколько шагов отбора (1..N) для стабилизации модели.

7.

Лучшее прогностическое уравнение
Полученное уравнение (переменные заменены понятными именами):
S = -161.107 - 0.027*T + 4.306*RH - 0.033*W - 0.003*DPd - 0.038*P
Здесь S — прогнозируемая величина МДВ (в условных единицах используемых в работе).

8.

Оценка точности модели
Ключевые показатели:
Коэффициент согласования a = 0.956
Средняя квадратическая ошибка (MSE) ≈ 1.195
Интерпретация: высокая согласованность прогноза с наблюдениями, погрешность в приемлемых пределах для практики.

9.

Практическая применимость
Модель пригодна для оперативного прогноза МДВ в метеослужбах аэропорта.
Может использоваться для автоматизированных предупреждений экипажей и диспетчеров.
Требуется валидация на других станциях и продолжение мониторинга качества прогноза.

10.

Промежуточные уравнения (1)
Примеры промежуточных уравнений (шаги отбора):
Шаг 1: S = -161.845 -0.027*T +4.333*RH +0.026*... -0.003*DPd -0.044*P
Шаг 2: S = -169.701 -0.027*T +4.344*RH -0.031*W -0.003*DPd +0.007*P
Шаг 3: S = -145.138 -0.027*T +4.132*RH -0.033*W -0.003*DPd -0.929*P

11.

Промежуточные уравнения (2)
Доп. примеры промежуточных уравнений:
Шаг 6: S = -165.445 -0.027*T +4.412*RH -0.040*W -0.004*DPd -0.212*P +0.002
Шаг 7: S = -165.303 -0.027*T +4.411*RH +0.036*... -0.004*DPd -0.211*P
Шаг 11: S = -203.923 -0.029*T +4.968*RH -0.036*W -0.005*DPd -0.612*P +0.006

12.

Приложение — выборочные табличные данные
Номер
Коэффициент a
MSE
Доп. показатель
3
0.765
2.0323
0.717
4
0.644
-
-
5
0.622
-
-
6
0.622
-
-

13.

Ограничения и дальнейшие шаги
Ограничения:
- модель построена на ограниченной выборке; требуется независимая валидация;
- необходимость стандартизации измерений переменных;
Дальнейшие шаги: расширение выборки, валидация на других станциях, интеграция в автоматизированную систему.

14.

Выводы и вопросы
Разработан способ прогноза МДВ при радиационном выхолаживании на основе нелинейной регрессии.
Лучшее уравнение даёт высокое согласование (a≈0.956) и приемлемую ошибку (MSE≈1.195).
Рекомендовано использовать модель с дальнейшей валидацией и мониторингом качества.